EMC测试曲线选择缩放功能的实现

本文介绍了EMC测试完成后,面对大量数据在对数坐标系中分布不均的问题,提出通过选择放大功能来清晰查看测试曲线的方法。用户通过点击工具栏按钮并拖动鼠标选择感兴趣频段,程序会根据选择的起始点和终止点进行曲线放大。程序涉及OnLButtonDown、OnLButtonUp和OnMouseMove三个关键函数,并需考虑选择区域是否包含关键点的情况。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

rel="File-List" href="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtmlclip1/01/clip_filelist.xml" /> rel="Edit-Time-Data" href="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtmlclip1/01/clip_editdata.mso" /> rel="OLE-Object-Data" href="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtmlclip1/01/clip_oledata.mso" /> rel="themeData" href="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtmlclip1/01/clip_themedata.thmx" /> rel="colorSchemeMapping" href="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtmlclip1/01/clip_colorschememapping.xml" />

EMC测试曲线选择缩放功能的实现

 

EMC测试完成后,一般以曲线的形式显示在对数坐标系中。由于测试数据非常多,而对数坐标常常使得大量的数据分布不均,经常在一些地方使得测试曲线叠加在一起,看不清楚具体的数值和趋势。一幅CE102测试曲线如图1所示:

1 CE102-全频段测试曲线图

由图可见,要想看清2MHz以后的数据只有两种方法:选择感兴趣的频段重新测试,或者将感兴趣的频段放大。重新测试需要耗费更多的时间,也是一种无谓的重复劳动,而且在某些情况下无法实现(没有频谱仪或接收机在身边的时候)。选择感兴趣的频段放大,既节省时间,又便于查看。

本程序中选择放大的使用方法极为简单,按下工具栏的放大按钮,在测试坐标系中按下并拖动鼠标左键选择频段,释放鼠标左键,这样就可以将选择的频段的测试曲线放大了。



2 选择放大的方法

在图2中绿色虚线就是按下并拖动鼠标左键进行选择时的效果。

放大后的曲线如图3所示:

### 关于车载EMC测试豁免频率曲线的标准规范 车载电磁兼容性(Electromagnetic Compatibility, EMC测试中的豁免频率曲线是指在特定频段范围内,设备不需要满足某些严格的辐射或传导发射限值的要求。这些豁免通常基于实际应用环境下的干扰水平评估以及车辆内部复杂电磁环境的特点。 #### 1. 豁免频率曲线的意义 豁免频率曲线的设计目的是为了平衡测试严格性和实用性之间的关系,在不影响整车性能的前提下减少不必要的测试负担。对于低于某一阈值的信号强度,可以认为其不会对其他系统造成显著影响而被允许存在[^1]。 #### 2. 主流标准中的豁免规定 国际上主要采用ISO、SAE和CISPR系列标准来指导汽车EMC测试工作,其中涉及到了不同类型的豁免条件: - **ISO 7637**: 描述了道路车辆电气瞬态现象及其测量方法,虽然未直接定义具体的豁免频率范围,但它提供了判断哪些脉冲波形可能无需进一步关注的基础准则。 - **CISPR 25**: 这一标准专门针对射频骚扰特性进行了明确规定,并且包含了部分低电平情况下的例外条款说明。当测试结果显示某频带内的场强远小于规定的极限值时,则该区域可视为“自然合格”,不必再执行额外验证程序[^3]。 - **SAE J551/11**: 提供了一个详细的框架用于评价乘用车辆外部源产生的宽带噪声的影响程度。它指出如果某个部件的工作频率远离主流通信频道并且功率输出较低的话,那么它可以申请免除常规意义上的全面检测流程。 #### 3. 实际操作建议 由于各国家和地区可能存在差异化的监管政策,因此具体到每款车型项目之前应当详细了解目标市场所遵循的技术法规要求。此外还需注意的是随着技术进步特别是新能源车普及带来的新挑战,原有的许多参数设定或许会有所调整更新。 ```python # 示例代码展示如何读取CSV文件并绘制简单的图表表示数据分布 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('emc_test_results.csv') plt.figure(figsize=(8,6)) plt.plot(data['Frequency(MHz)'], data['FieldStrength(dBµV/m)']) plt.axhline(y=-40, color='r', linestyle='--') # 假设此线代表最低有效界限 plt.title('Example of Exemption Curve Analysis') plt.xlabel('Frequency (MHz)') plt.ylabel('Field Strength (dBμV/m)') plt.grid(True) plt.show() ```
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值